FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar system is widely used in autonomous driving and navigation applications due to its high detection capabilities independent of weather conditions and environments. However, radar signals can be easily contaminated by various noises such as speckle noise, receiver saturation, and multipath reflection, which can worsen sensing performance. To handle this problem, we propose a learning-free noise removal technique for radar to enhance detection performance. The proposed method leverages adaptive thresholding to remove speckle noise and receiver saturation, and wavelet transform to detect multipath reflection. After noise removal, the radar image is reconstructed with the geometric structure of the surrounding environments. We verify that our method effectively eliminated noise and can be applied to autonomous driving by improving the accuracy of odometry and place recognition.
Among the various type of accelerometer, the servo rebalancing type accelermoter can be suitable for Inertial Navigation System, because of its high sensitivity and good response in low frequency. In this paper, we proposed a new technology to control inductive tuype accelerometer utilizing digital PWM method. The new developed digital PWM control has special design scheme for transmitting measurement value to outer device in its servo ollp. So it has no quantized error of transforming outputs of sensors to digital domain. The quantized error may make serious problem in INS system, because outputs of sensor are integrated once or twice by digital computer and it happens every sensor reading times. Therefore, in order to get the accurate information such as displacement, it is necessary to measure accurately the input current. In addition, Digital Signal Processing needs digital data transmission, digital PWM method is adaptive for this purpose. We realized a practical circuit for digital PWM control, analyzed the stability of the circuit, and designed the controller etc. In this study, we solved many practical problem for this application, and got out good results.
Fuzzy logic control(FLC) is composed of three parts : fuzzy rule-bases, membership functions, and scaling factors. Well-defined fuzzy rule-base should contain proper physical intuition on the plant, so are needed lots of experiences of the skillful expert. When membership functions are considered, some parameters on the memberships function such as function shape, support, allocation density should be selected well. The rule of scaling factors is 'scaling'(amplifying or reducing) for both input and output signals of the FLC to fit in the membership function support and to operate the plant intentionally. To get a better performance of the FLC, it is necessary to adjust the parameters of the FLC. In general, the adaptation of the scaling factors is the most effective adjustment scheme, compared with that of the fuzzy rule-base or membership function parameters. This study proposes the adaptation scheme of the scaling factors. When the adaptation is performed on-line, the stability of the adaptive FLC should be guaranteed. The stable FLC system can be designed with stability analysis in the sense of Lyapunov stability. To adapt the scaling factors for the error signals, the concept of the conventional MRAC would be introduced into slightly modified form. A tracking accuracy of the control system would be enhanced by the modified shape and support of the membership function. The simulation is achieved on the pilot plant with the hydraulic steering control of a UCT(Unmanned Container Transporter) of which modeling dynamics have lots of severe uncertainties and modeling errors.
본 연구에서는 사이버교육 시스템에서 학습자의 개인적인 특성에 맞추어 학습할 수 있는 코스웨어를 개발하기 위해 먼저 학습자 특성 분석 및 프로파일 관리 소프트웨어 모듈을 개발하였다. 본 연구에서 분석한 학습자의 특성요인으로서는 개인신상정보, 학습성취도 정보, 학습 특성 및 수행성과 포트폴리오 정보 등이며 이를 학습자 프로파일 관리 DB에서 학습자 특성에 대한 정교한 분석을 기반으로 관리하였다. 또한 교육과정 구조화 소프트웨어 모듈을 구성하였으며 이는 High level & Low level 구조화 기법을 활용하고, 학습 주제와 세부 학습과제로 계열화하여 학습내용을 정교하게 구성할수 있도록 하였다. 이를 기반으로 적응적 탐색지원과 규칙기반 기법을 활용한 조언 알고리듬 모듈을 구현하였다. 이 연구는 앞으로 인터넷 환경에서 교육용컨텐츠를 다양한 매체로 학습할 때 학습자 개개인의 개별학습을 위주로 한 자기주도학습을 구현하는 기반으로 활용될 수 있다.
$16{\times}40$ Gb/s WDM 전송 시스템에서 비트 에러율 (BER ; bit error rate)의 효과적 보상과 융통적 WDM 전송 시스템의 설계를 위한 광 위상 공액기 (OPC ; optical phase conjugator)의 최적 위치 값과 광섬유 구간의 최적 분산 계수 값들을 10 dB와 20 dB의 소광비(ER ; extinction ratio)에 따라 도출하였다. 모든 WDM 채널들의 BER의 효과적 보상을 위한 최적 파라미터 값들은 기존 연구들에서 살펴보았던 변조 파형 형식, 전송 채널수와 마찬가지로 신호의 소광비에 의존하는 것을 확인하였다. 그리고 최적 파라미터 값들을 이용한 융통적인 WDM 시스템 설계가 ER이 10 dB인 경우보다 ER이 20 dB인 경우가 더욱 유리한 것을 확인하였다.
컨테이너 크레인의 수학적 모델 정확도는 모델 내부 파라미터 값의 정확도에 의해 결정되나, 기술적 혹은 환경적인 문제로 내부 파라미터의 정확한 값을 알지 못하는 경우가 발생하기도 한다. 이 경우에는 시스템의 입 출력 데이터에 근거하여 모델의 파라미터를 추정해야 하는데, 본 논문에서는 입 출력 데이터와 RCGA가 결합된 모델조정기법을 이용하여 모형 컨테이너 크레인 선형모델의 파라미터를 추정하는 방법을 보인다. 또한, 이렇게 추정한 모델에 또 다른 RCGA를 적용하여 제어에 필요한 이득행렬을 탐색한다. 제안하는 파라미터 추정법과 제어기법은 컨테이너 크레인의 모형실험장치에 적용하고, 실험을 실시하여 그 유효성을 검증한다.
컨테이너 크레인의 수학적 모델 정확도는 모델 내부 파라미터 값의 정확도에 의해 결정되나, 기술적 혹은 환경적인 문제로 내부 파라미터의 정확한 값을 알지 못하는 경우가 빈번히 발생하기도 한다. 이 경우에는 시스템의 입${\cdot}$출력 데이터에 근거하여 모델의 파라미터를 추정해야 하는데, 본 논문에서는 입${\cdot}$출력 데이터와 RCGA가 결합된 모델조정기법을 이용하여 모형 컨테이너 크레인 모델의 파라미터를 추정하는 방법을 보인다. 또한, 이렇게 추정한 모델에 또 다른 RCGA를 적용하여 제어에 필요한 이득행렬을 탐색한다. 제안하는 파라미터 추정법과 제어는 컨테이너 크레인의 모형실험장치에 적용하고, 실험을 실시하여 그 유효성을 검증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2945-2965
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2023
The laser inertial measurement unit is a precision device widely used in rocket navigation system and other equipment, and its quality is directly related to navigation accuracy. In the quality evaluation of laser inertial measurement unit, there is inevitably uncertainty in the index input information. First, the input numerical information is in interval form. Second, the index input grade and the quality evaluation result grade are given according to different national standards. So, it is a key step to transform the interval information input by the index into the data form consistent with the evaluation result grade. In the case of uncertain input, this paper puts forward a method based on probability distribution to solve the problem of asymmetry between the reference grade given by the index and the evaluation result grade when evaluating the quality of laser inertial measurement unit. By mapping the numerical relationship between the designated reference level and the evaluation reference level of the index information under different distributions, the index evidence symmetrical with the evaluation reference level is given. After the uncertain input information is transformed into evidence of interval degree distribution by this method, the information fusion of interval degree distribution evidence is carried out by interval evidential reasoning algorithm, and the evaluation result is obtained by projection covariance matrix adaptive evolution strategy optimization. Taking a five-meter redundant laser inertial measurement unit as an example, the applicability and effectiveness of this method are verified.
Welding is essential for the manufacture of a range of engineering components which may vary from very large structures such as ships and bridges to very complex structures such as aircraft engines, or miniature components for microelectronic applications. Especially, a domestic situation of the welding automation is still depend on the arc sensing system in comparison to the vision sensing system. Specially, the gap-detecting of workpiece using conventional arc sensor is proposed in this study. As a same principle, a welding current varies with the size of a welding gap. This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current, and ART2 which has the competitive learning network classifies the signal patterns the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns in each case of 1mm, 2mm, 3mm and no welding gap are identified by the artificial neural network.
사용자가 건물 안과 같은 실내 환경에서 외부에 존재하는 목적 공간의 상황들을 확인하고 해당 공간의 정보들을 확인하고 이동한다. 하지만 사용자가 있는 공간과 목적지의 공간을 확인 하면서 길을 찾기가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 상호작용하는 원격 공간 정보를 실시간 스트리밍을 통해 사용자가 현재 있는 공간과 적절하게 정합 되어 원격 공간을 보이는 혼합현실 기반의 실감 투시 가시화 기법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하여 사용자는 자신이 현재 있는 방의 공간 어느 방향에서도 원격에 존재하는 공간과 자연스러운 연결을 하고 해당 공간으로 몰입하여 들어가서 원격 공간에 있는 사람들 및 객체들과 상호작용을 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용한 경우 실내의 위치를 찾을 때 기존 방법에 비해서 30% 더 빠르게 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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